基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法技术

本发明专利技术提供基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，涉及健康监测技术领域，通过整合智能手表采集的手腕和上臂姿态数据及呼吸频率数据，结合深度学习模型和逻辑回归模型进行数据融合与风险分析，有效提高了肥胖患者窒息风险评估的准确性和实时性；通过引入加权修正机制，优化初始风险评分，使最终评分更全面反映睡眠姿态变化与呼吸状态；在风险评分达到预设阈值时，本发明专利技术通过振动、声音及移动端通知的多重报警机制，快速触发警报，确保监护人及时响应，降低患者意外风险，通过多模态数据的综合利用，显著提升了监测精确度与预警及时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及健康监测，具体为基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法。

技术介绍

1、随着肥胖在年轻人群中的日益普遍，特别是在中小学学生中，肥胖相关的健康问题日益受到关注。其中，呼吸暂停病症作为一种常见且严重的健康问题，亟需通过有效的监测与预警手段进行及时诊断与干预。基于大数据分析与机器学习算法，智能手表不仅能够提供基础的健康数据记录，还能够实现健康状态的预测与风险预警；不同的睡姿会显著影响呼吸道的开放程度，从而影响呼吸暂停的发生频率和严重程度。例如，仰卧位可能增加呼吸道阻塞的风险，而侧卧位则有助于保持呼吸道的畅通。因此，准确监测和分析学生在不同睡姿下的呼吸状况，对于及时识别和预防呼吸暂停病症具有重要意义；

2、现有技术中的，公开号为cn116612621a，名称为一种手表健康监测系统及监测方法，涉及健康监测
，包括数据采集模块、分析模块、对比模块、阈值调整模块，以及预警模块；采集环境数据与用户健康指标数据，将环境参数建立环境评估系数，将健康指标参数建立健康评估系数，通过对环境评估系数与环境评估阈值进行对比，判断环境的阈值，对不满足的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于，应用于肥胖患者睡眠期间的多模态健康监测，具体步骤包括：

2.根据权利要求1所述的基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于：所述睡姿类别评价指标用于为仰卧、侧卧和俯卧姿势的偏离程度进行评价；

3.根据权利要求2所述的基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于：基于睡姿分类算法所输出的睡姿类别，与预定义的标准睡姿特征进行特征比对，生成用于表征睡姿偏离程度的睡姿类别评价指标；

4.根据权利要求3所述的基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于：对不同预设时间段内...

【技术特征摘要】

1.基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于，应用于肥胖患者睡眠期间的多模态健康监测，具体步骤包括：

2.根据权利要求1所述的基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于：所述睡姿类别评价指标用于为仰卧、侧卧和俯卧姿势的偏离程度进行评价；

3.根据权利要求2所述的基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于：基于睡姿分类算法所输出的睡姿类别，与预定义的标准睡姿特征进行特征比对，生成用于表征睡姿偏离程度的睡姿类别评价指标；

4.根据权利要求3所述的基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，其特征在于：对不同预设时...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文光，陈冠洪，
申请(专利权)人：广州智辉新界软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：